提前安装好Anaconda 和pycharm。第一步打开Anaconda prompt输入conda create -n yolo13cpu python3.11意为安装名为 yolo13cpupython版本为3.11的基础环境如下图所示表示安装成功第二步使用conda activate yolo13cpu激活安装的新环境。括号内不再显示base基础环境显示 yolo13cpu表示激活成功:第三步找到自己存放YOLOV13代码的位置使用cd命令打开代码所在位置使用打开requirements.txt注释FlashAttentionlashAttention 目前不支持 CPU 设备它是专为 GPU尤其是 NVIDIA CUDA GPU设计的高效注意力机制实现。注释完成后在Anaconda promp窗口输入pip install -r requirements.txt读取requirements.txt文件中列出的所有 Python 依赖包及其指定版本通过 pip 工具自动批量下载并安装确保项目运行环境的依赖一致性。如下图显示后表示安装成功第四步打开pycharm点击右下较。选择添加本地解释器选择现有点击文件夹图标找到Anaconda文件夹下envs文件夹找到刚刚创建的yolo13cpu文件打开找到python.exe选择它。等待pycharm完成环境加载完成。环境就配好了。
YOLOv13环境配置(cpu版)
提前安装好Anaconda 和pycharm。第一步打开Anaconda prompt输入conda create -n yolo13cpu python3.11意为安装名为 yolo13cpupython版本为3.11的基础环境如下图所示表示安装成功第二步使用conda activate yolo13cpu激活安装的新环境。括号内不再显示base基础环境显示 yolo13cpu表示激活成功:第三步找到自己存放YOLOV13代码的位置使用cd命令打开代码所在位置使用打开requirements.txt注释FlashAttentionlashAttention 目前不支持 CPU 设备它是专为 GPU尤其是 NVIDIA CUDA GPU设计的高效注意力机制实现。注释完成后在Anaconda promp窗口输入pip install -r requirements.txt读取requirements.txt文件中列出的所有 Python 依赖包及其指定版本通过 pip 工具自动批量下载并安装确保项目运行环境的依赖一致性。如下图显示后表示安装成功第四步打开pycharm点击右下较。选择添加本地解释器选择现有点击文件夹图标找到Anaconda文件夹下envs文件夹找到刚刚创建的yolo13cpu文件打开找到python.exe选择它。等待pycharm完成环境加载完成。环境就配好了。
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